话题公司 › 蘑菇街

公司:蘑菇街

蘑菇街是一个中国购物平台,专注于时尚类内容,产品和服务。

美丽联合搜索平台技术演进(二)

美丽联合的搜索体系, 经历过很长的体系演进和改造. 一方面, 业务上变化促使我们不断对搜索体系进行深入. 在创业公司, 相对比相对业务成熟的公司而言, 最大的特点,就是每一次体系的迭代,都会以业务或者某些业务需要的特性作为目标和结果. 而这个系列讲述的, 是这一路上(至少是目前为止), 蘑菇街搜索平台体系的衍生. 搜索平台和主搜索体系的区别或者联系, 也会体现在文章中. 首先要指出的是, 搜索平台并非现在蘑菇街的主搜索体系, 但是搜索平台本身确实是从主搜索技术体系中剥离出来以应对和主搜索场景不同的业务需求(一直到现在,搜索平台和主搜索体系都在搜索部门内部的两个小组). 这篇文章会以笔者在蘑菇街搜索体系经历过的搜索演进的时间轴来讲述搜索平台每一个阶段, 解决的一些重要问题以及一些积累的看法.

美丽联合搜索平台技术演进(一)

美丽联合的搜索体系, 经历过很长的体系演进和改造. 一方面, 业务上变化促使我们不断对搜索体系进行深入. 在创业公司, 相对比相对业务成熟的公司而言, 最大的特点,就是每一次体系的迭代,都会以业务或者某些业务需要的特性作为目标和结果. 而这个系列讲述的, 是这一路上(至少是目前为止), 蘑菇街搜索平台体系的衍生. 搜索平台和主搜索体系的区别或者联系, 也会体现在文章中. 首先要指出的是, 搜索平台并非现在蘑菇街的主搜索体系, 但是搜索平台本身确实是从主搜索技术体系中剥离出来以应对和主搜索场景不同的业务需求(一直到现在,搜索平台和主搜索体系都在搜索部门内部的两个小组). 这篇文章会以笔者在蘑菇街搜索体系经历过的搜索演进的时间轴来讲述搜索平台每一个阶段, 解决的一些重要问题以及一些积累的看法.

蘑菇街MINI DMP系统实践

大数据时代,DMP这个词越来越多地出现在人们视野内,为了更好地促进数据流通,并利用数据,以技术和数据驱动运营和效果,各大厂都沉淀了自己的DMP系统,比较出名的如阿里的达摩盘,腾讯的广点通DMP等。

我们的数据很大(5亿总量的记录),然而不会铺很大的盘,既没有提供复杂炫目的交叉分析,也没有加入高端大气的人群looklike,我们是从一个小小的点出发,定位于利用站内的数据,服务于站内业务的现状,提供适合业务场景的定向投放/推送等活动。目前典型的场景是用于资源位定向,弹窗定向和个性化推送,覆盖到首焦、弹窗、新客流程及其他业务场景的定向业务,为不同的用户定制不同的展示和流程,提升用户的兴趣和体验。

蘑菇街推荐工程实践

推荐一直是电商平台的重要流量入口。以往在电商平台上,推荐的场景更多的覆盖在交易的各个环节,比如详情页、购物车、订单及支付等。近年来推荐发展逐渐的多样化,场景上逐渐覆盖到各流量入口,推荐的实体也扩展到活动、类目、运营位等。

图像算法系列-银行卡扫描识别技术简介

随着移动互联的发展,电商移动应用交易环节涉及到个人银行卡的绑定,实际测试中手动输入16-19位银行卡号码,速度慢,易出错,用户体验差。为提高在移动终端上输入银行卡号的速度和准确性,我们研发了自动识别银行卡号的技术,大大提高了绑卡的效率和体验。

蘑菇街消息推送系统实践

移动互联网环境下,消息推送是最基础的需求之一。将消息通过多种渠道推送给用户,达到通知、提醒、营销等目的,提升用户活跃度。蘑菇街作为电商平台,在交易支付、物流动态、活动促销、穿搭推荐、风险提醒等等很多场景下需要通过消息触达用户。

搜索下拉框的算法和实践

搜索下拉框也叫搜索提示,搜索下拉推荐,QAC(query autocompletion),Query suggestion。本质上是指 搜索引擎系统根据用户当前的输入,自动提供一个query候选列表供用户选择,这些推荐query一般从query log中挖掘出大量的候选query,并且保持前缀相同,然后依据某种法则给候选query计算一个分数,最后选择出top 10个作为最终结果。搜索下拉框在搜索引擎和广告竞价平台中已经是标配的产品,它可以帮助用户明确搜索意图,减少用户的输入并节约搜索时间,提高搜索体验有重要作用。各个搜索系统的下拉推荐的处理流程基本相同,不同主要体现在后台的query候选产生机制不同,下面先介绍几种我们常用的下拉推荐算法:基于全量日志的自动补全模型、基于时间序列的自动补全模型、基于用户信息的自动补全模型、基于上下文的自动补全模型。

CPS系统架构介绍及总结

CPS(Cost Per Sale)是一种按成交扣费的广告模式,即每成交一笔,商家支付相应的佣金给站长。通过CPS,可以激励站长来推广蘑菇街的商品,从而达到引流、拉新的效果。来目前很火的蘑客联盟,就是基于CPS来运作的。

蘑菇街主搜Dump拼装服务演化

搜索引擎作为电商平台的主要入口之一,承载了大量的用户访问,也孕育了大量业务发展。引擎中的数据作为电商展示的基础,主要分为实时与非实时部分。非实时部分包括算法分数等定时产出的数据;实时部分包括商品各个维度的信息变化,包括商品标题、价格等等。而实时数据与非实时数据同步到引擎的过程是通过dump系统实现的。

服装款式标签识别技术的研究和应用

互联网中具有海量丰富的数据,除了用户行为数据,电商平台拥有大规模的图像数据。对于蘑菇街来说,对服装图片做分析,具有十分重要的意义。分析实拍图的服装信息,有利于分析用户服装的喜好、风格,以及流行趋势,进而推荐电商平台的商品,增加用户粘性。

图像语义分割和颜色识别

用色彩来装饰自身是人类的原始本能,无论古代还是现在,色彩在服饰审美中都有着举足轻重的地位,是服装三大要素之一,因此服装颜色标签识别对时尚电商平台蘑菇街来说非常重要。

一个商品的"开车"之旅

流量变现是每个公司需要考虑的问题,蘑菇街作为垂直女性电商领域,我们有哪些变现方式,如何去搭建广告系统,接下来就带大家一起来看一下广告系统的基本构成,通过讲解一个商品在广告系统中的投放之旅,帮助大家了解广告系统各个模块之间是如何工作的。

蘑菇街广告应用系统架构

从整体上介绍了广告系统的架构,并详细介绍了投放业务系统、计费系统、效果数据报表同步等模块的设计思路以及演进历程。

浅谈蘑菇街大数据标签平台

笔者来和大家分享:一个牵挂着公司80%的运营小姐姐的系统 是怎样的?

直播间内的Hybrid开发实践

蘑菇街App直播间,前端与客户端如何协作,利用Hybrid动态化设计在实际业务中快速高效支持业务的发展。

蘑菇街短视频体验优化实践

如今短视频已经在各大APP中随处可见,在蘑菇街,短视频也承载了越来越重要的业务形态,让用户有一个更好的视频观看体验是我们不断努力的重要方向。在此背景下,我们围绕短视频的秒开,线上数据实时监控,短视频交互方式,构建了新的蘑菇街短视频基础体验架构,重新定义了蘑菇街短视频业务在应用层的用户体验。

首页 - Wiki
Copyright © 2011-2024 iteam. Current version is 2.123.1. UTC+08:00, 2024-03-29 14:34
浙ICP备14020137号-1 $访客地图$